风场数据
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引子
了解 WebGL 基础之后，接着去看获取解析风场数据的逻辑，又遇到问题。
- 系统：MacOS
- 版本：11.6
安装 ecCodes
在文章示例源库的说明中，首先要安装 ecCodes ，尝试使用 HomeBrew 但不行。于是就按照 ecCodes 源库的介绍本地进行编译安装。
在进行第 4 步的时候，碰到了问题：
No CMAKE_Fortran_COMPILER could be found.
查询资料说是缺少 gfortran ，可以使用命令查看是否已安装：
which gfortran解决这个问题后按照指导继续，编译安装成功，版本是 2.23.0 。
执行脚本
执行脚本的时候，出现了错误提示：
grib_set: command not found grib_dump: command not found
但在前面安装的文件夹的 bin 目录下是找到了 grib_set 的执行文件。推断是没有注册到全局路径中。
查看 ecCodes 安装路径是否注册到全局路径中：
echo $PATH这里碰到的问题是没有注册到全局路径中，设置方式可参考这里。
修改示例：
vim ./.bash_profile
进入到编辑模式后，添加下面的内容：
export ECCODE_HOME=/xx/xx/xx/xx/eccodesbuild/bin
export PATH=$PATH:$ECCODE_HOME
保存后，使其生效
source ./.bash_profile
想知道是否生效了，试试指令 grib_set -h ，如果发现没有效果，有可能跟使用的 shell 端有关，可参看这里。
数据生成
脚本可以正常执行了，但生成的数据不对：
undefined:1
{"u":,"v":}
查看源库的 issues ，里面也有人提这个问题，试了里面的一些方法，发现这个 pull 的修改可以正常的运行。于是就 fork 了一下把这个修改的内容弄过来了，改了些数据，见 XXHolic/webgl-wind 。
数据含义
在 download.sh 脚本中，获取数据解析后，生成可读文件 tmp.json ，来看看这个文件中主要结构和部分数据：
{
"u":{
"messages" : [
[
{
"key" : "name",
"value" : "U component of wind"
},
{
"key" : "Ni",
"value" : 360
},
{
"key" : "Nj",
"value" : 181
},
{
"key" : "values",
"value" : [5.51964, 5.71964, ...]
},
{
"key" : "maximum",
"value" : 103.02
},
{
"key" : "minimum",
"value" : -36.0804
}
]
]
},
"v":{
"messages" : [
[
{
"key" : "name",
"value" : "V component of wind"
},
{
"key" : "getNumberOfValues",
"value" : 65160
},
{
"key" : "values",
"value" : [14.9446, 14.8446, ...]
},
{
"key" : "maximum",
"value" : 80.3446
},
{
"key" : "minimum",
"value" : -66.4554
}
]
]
}
}看到这些可能会有些疑惑，大气中的气流既有速度也有方向，在数学上可以用一个向量表示。在气象学中，如果知道风的方向和大小，就可以得到表示风的向量，u 分量和 v 分量：
// ws 风力大小 θ 风在数学上的方向描述
u = ws * cos(θ)
v = ws * sin(θ)
更加详细的介绍见 Wind: u and v Components 。
接着在 prepare.js 中使用到风数据中的 key 有：
Ni表示在一条纬线上有多少个点，简单的说就是有多少列。Nj表示在一条经线上有多少个点，简单的说就是有多少行。values存放分量所有的值。minimum表示分量的最小值。maximum表示分量的最大值。
其中 Ni 和 Nj 决定了生成图片的宽和高，风速大小映射对应颜色主要逻辑如下：
for (let y = 0; y < height; y++) {
for (let x = 0; x < width; x++) {
const i = (y * width + x) * 4;
const k = y * width + ((x + width / 2) % width);
png.data[i + 0] = Math.floor(
(255 * (u.values[k] - u.minimum)) / (u.maximum - u.minimum)
);
png.data[i + 1] = Math.floor(
(255 * (v.values[k] - v.minimum)) / (v.maximum - v.minimum)
);
png.data[i + 2] = 0;
png.data[i + 3] = 255;
}
}i： 使用了 pngjs 插件，颜色使用 RGBA 模式，数组中每连续的 4 个位置存储的是一个点的颜色值，所以i变量要是 4 的倍数。k： 用于获取风速大小的索引，先看看 y=0 时，k 的取值变化先从 180 -> 359 递增，然后从 0 -> 179 递增，这样从中间开始取值，猜测是由于这个展示地图是二维的世界地图，返回的数据就是这样的对应规则。- 映射方式： 以
maximum - minimum作为基准，然后计算风速大小相对值values[k] - minimum，两个值的比例乘以颜色分量最大值 255 。
